Vistusertib (dual m-TORC1/2 inhibitor) in combination with paclitaxel in patients with high-grade serous ovarian and squamous non-small-cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: We have previously shown that raised p-S6K levels correlate with resistance to chemotherapy in ovarian cancer. We hypothesised that inhibiting p-S6K signalling with the dual m-TORC1/2 inhibitor in patients receiving weekly paclitaxel could improve outcomes in such patients. Patients and methods: In dose escalation, weekly paclitaxel (80 mg/m2) was given 6/7 weeks in combination with two intermittent schedules of vistusertib (dosing starting on the day of paclitaxel): schedule A, vistusertib dosed bd for 3 consecutive days per week (3/7 days) and schedule B, vistusertib dosed bd for 2 consecutive days per week (2/7 days). After establishing a recommended phase II dose (RP2D), expansion cohorts in high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) and squamous non-small-cell lung cancer (sqNSCLC) were explored in 25 and 40 patients, respectively. Results: The dose-escalation arms comprised 22 patients with advanced solid tumours. The dose-limiting toxicities were fatigue and mucositis in schedule A and rash in schedule B. On the basis of toxicity and pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) evaluations, the RP2D was established as 80 mg/m2 paclitaxel with 50 mg vistusertib bd 3/7 days for 6/7 weeks. In the HGSOC expansion, RECIST and GCIG CA125 response rates were 13/25 (52%) and 16/25 (64%), respectively, with median progression-free survival (mPFS) of 5.8 months (95% CI: 3.28-18.54). The RP2D was not well tolerated in the SqNSCLC expansion, but toxicities were manageable after the daily vistusertib dose was reduced to 25 mg bd for the following 23 patients. The RECIST response rate in this group was 8/23 (35%), and the mPFS was 5.8 months (95% CI: 2.76-21.25). Discussion: In this phase I trial, we report a highly active and well-tolerated combination of vistusertib, administered as an intermittent schedule with weekly paclitaxel, in patients with HGSOC and SqNSCLC. Clinical trial registration: ClinicialTrials.gov identifier: CNCT02193633.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».